package cn.codecrab.ai.langchain4j.config;

import cn.codecrab.ai.langchain4j.store.MongoChatMemoryStore;
import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.loader.ClassPathDocumentLoader;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.nio.file.FileSystems;
import java.util.List;

/**
 * @author 王刚
 * @since 2025年05月10日 16:51
 */
@Configuration
public class XiaoZhiAgentConfig {

    @Bean
    public ChatMemoryProvider xiaoZhiChatMemoryProvider(MongoChatMemoryStore mongoChatMemoryStore) {
        return memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder().id(memoryId).chatMemoryStore(mongoChatMemoryStore).maxMessages(20).build();
    }

    /**
     * 存储在内存的向量实现
     */
    // @Bean
    public ContentRetriever xiaoZhiContentRetriever() {
        List<Document> documents = ClassPathDocumentLoader.loadDocuments("knowledge/hospital", FileSystems.getDefault().getPathMatcher("glob:*.md"));
        InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
        // 可指定文档分割器等
        EmbeddingStoreIngestor.builder().embeddingStore(embeddingStore).build().ingest(documents);
        return EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore);
    }

    /**
     * Pinecone向量数据库存储向量
     */
    @Bean
    public ContentRetriever xiaoZhiContentRetriever(EmbeddingModel embeddingModel, EmbeddingStore<TextSegment> pineconeEmbeddingStore) {
        // 创建一个 EmbeddingStoreContentRetriever 对象，用于从嵌入存储中检索内容
        return EmbeddingStoreContentRetriever.builder()
            .embeddingModel(embeddingModel) // 设置用于生成嵌入向量的嵌入模型
            .embeddingStore(pineconeEmbeddingStore) // 指定要使用的嵌入存储
            .maxResults(1) // 设置最大检索结果数量，这里表示最多返回 1 条匹配结果
            .minScore(0.8) // 设置最小得分阈值，只有得分大于等于0.8 的结果才会被返回
            .build();
    }

}
